Abstract
O cancro do pulmão continua a ser a principal causa de mortes por câncer em os EUA com 150.000 mortes por ano. De modo a reduzir mais eficazmente a mortalidade do cancro do pulmão, são necessários paradigmas de rastreio mais sofisticados. Anteriormente, nosso grupo demonstrou o uso de espectroscopia de baixa coerência reforçada backscattering (LEBS) para detectar e quantificar os correlatos micro /nano-arquitectónico de colorectal e carcinogênese campo de pâncreas. No pulmão, o bucal (bochecha) mucosa tem sido sugerido como um local excelente substituto no “campo de lesão”. Nós, portanto, queria avaliar se LEBS poderia semelhante sentir a presença de pulmão. Para este fim, foi aplicada uma sonda LEBS de fibra óptica a um conjunto de dados de 27 fumantes sem câncer diagnosticado pulmão (controles) e 46 com câncer de pulmão (casos), que foi dividido em um treinamento e um conjunto de validação cego (32 e 41 indivíduos , respectivamente). LEBS leituras da mucosa bucal foram tomadas a partir da cavidade oral aplicando contacto suave. O marcador LEBS de diagnóstico, nomeadamente, foi alterada em pacientes portadores de câncer de pulmão em comparação aos controles fumadores. A regra de previsão desenvolvido com dados do conjunto de treinamento fornecido excelentes diagnóstico com sensibilidade de 94%, especificidade de 80% e acurácia de 95%. Aplicando o mesmo limite ao conjunto de validação cego produziu 79% de sensibilidade e especificidade% 83. Estes resultados não foram confundidos pelos dados demográficos do paciente ou impactados por tipo de câncer ou localização. Além disso, a regra de predição foi robusto em todos os estágios do câncer, incluindo estágio I. Nós encaramos o uso de LEBS como a primeira parte de uma mudança de paradigma de duas etapas no rastreio do cancro do pulmão em que os pacientes com marcadores de risco elevado LEBS são canalizados para mais invasivo triagem para confirmação
Citation:. Radosevich AJ, Mutyal NN, Rogers JD, Gould B, Hensing TA, Ray D, et al. (2014) bucais espectrais Marcadores para Lung Cancer estratificação de risco. PLoS ONE 9 (10): e110157. doi: 10.1371 /journal.pone.0110157
editor: Thomas Behrens, Universität Bochum, Alemanha |
Recebido: 18 Agosto, 2014; Aceito: 04 de setembro de 2014; Publicação: 09 de outubro de 2014
Direitos de autor: © 2014 Radosevich et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados
Data Availability:. O autores confirmam que todos os dados subjacentes às conclusões estão totalmente disponíveis sem restrições. Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação
Financiamento:. O estudo foi possível graças Institutos Nacionais de Saúde concede R01CA128641, R01CA155284 e National Science Foundation subvenção CBET-1.240.416. AJR é apoiado por um Science Foundation Graduate Research Fellowship Nacional, Grant No. DGE-0.824.162. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito
Conflito de interesses: Drs.. Roy e Backman são co-fundadores /-acionistas da American BioOptics LLC. BG é uma parte do titular da American BioOptics LLC. Isto não altera a adesão dos autores para todas as políticas de PLoS One sobre os dados e materiais de compartilhamento.
Introdução
O câncer de pulmão continua a ser a principal causa de morte por câncer em os EUA, com mais de 150.000 mortes por ano (86,930 machos e fêmeas 72,330) [1]. Embora o câncer de pulmão localizada é curável através de ressecção cirúrgica, a natureza insidiosa da doença significa que seus sintomas só se tornam visíveis nos estágios avançados e, portanto, incuráveis. Este é um dos principais fatores por trás da taxa de sobrevivência dismal 16% cinco anos dos pacientes diagnosticados com câncer de pulmão, ressaltando a necessidade de triagem para identificar a população pré-sintomático. Dado que a população em situação de risco é facilmente identificável (atuais ex-fumantes /constituem ~ 90% dos pacientes com câncer de pulmão), deve ser possível desenvolver um teste de pré-triagem que avalia o risco de desenvolver câncer. No entanto, este grupo de risco é assustadoramente grande, que abrange cerca de um quarto de toda a população adulta.
As tentativas anteriores para a tela de população em risco têm sido atormentado por falta de sensibilidade para câncer de pulmão (ou seja, peito X- ray ou citologia do escarro). Recentemente, tem havido considerável excitação com a dose de tomografia computadorizada de baixa muito mais sensíveis (LDCT). De fato, no marco julgamento Rastreio do Cancro National Lung (NLST) de 53,439 pacientes houve ~ 20% de redução na mortalidade por câncer de pulmão para o grupo LDCT em comparação com a radiografia de tórax. Isto serviu de impulso para uma variedade de grupos (incluindo os EUA Preventive Services Task Force) para recomendar triagem de populações de alto risco. Infelizmente, enquanto a sensibilidade de LDCT foi excelente (93,8%) a especificidade foi de apenas 73,4% em relação ao raio-X com a especificidade de 91,3% [2]. Os problemas associados com esta especificidade modesta são acentuadas pela baixa prevalência de câncer de pulmão (1,1%) apesar do uso de critérios de inclusão muito rigorosos (idade 55-74, ≥30-maços-anos ou parar de fumar nos últimos 15 anos). Assim, a métrica chave em um teste de triagem, o valor preditivo positivo (VPP) foi um sombrio 3,8%. Em outras palavras, a grande maioria dos testes positivos eram de facto falsos positivos. Além disso, 27,3% dos testes da primeira fase teve alguns resultados positivos, obrigando mais testes (procedimentos radiográficos ou invasivos) com todos os custos históricos, a preocupação do paciente e complicações potenciais. A fim de mitigar os danos associados com um PPV baixo, é fundamental para enriquecer a população submetida LDCT com aqueles pacientes que têm maior probabilidade de abrigar câncer de pulmão.
O nosso grupo multi-disciplinar se concentra em fazer a ponte entre ótica biomédica e estratificação de risco rastreio do cancro. A nossa abordagem tem-se centrado na identificação de pacientes em risco através da aplicação da carcinogênese de campo (também conhecido como campo de lesão, de efeito de campo, defeito no campo, etc.). carcinogénese campo é a proposição bem estabelecido que o meio genético /ambiental que leva à transformação neoplásica deve ser detectada de forma difusa ao longo da área da lesão. tumores focal pode então sair do campo por meio de eventos estocásticos final (isto é, mutações no gene supressor de tumor crítico /proto-oncogene). O corolário desses eventos genéticos /epigenética difusas é alterações estruturais que ocorrem no micro e nano-escala (por exemplo, alta ordem cromatina compactação, alterações do citoesqueleto, a reorganização da matriz extracelular, etc). A fim de detectar tais alterações micro /nano-escala que inventou uma nova tecnologia, baixa coerência tecnologia avançada backscattering (LEBS), que visa especificamente as alterações nas estruturas entre 20 nm e 3 microns de tamanho [3] – [5]. Dado que muitas destas mudanças são maiores do que o limite de difracção da luz, a mucosa parece histologicamente normais. Assim, LEBS pode detectar o intracelular (ou seja, citoesqueleto, ribossomas, mitocôndrias e núcleo) e (ou seja, matriz de colágeno cross-linking) alterações extracelulares conhecidos alterado na carcinogênese cedo, mesmo na mucosa normal histologicamente.
utilizando um sistema de bancada primeira geração, que têm demonstrado que as assinaturas LEBS foram capazes de detectar a presença da carcinogénese colorectal e pancreático campo por meio da análise da mucosa rectal e do duodeno, respectivamente, [6], [7]. De facto, num estudo de 297 pacientes, biópsias do recto endoscopicamente normais foram capazes de prever a neoplasia significativa ao longo do cólon com o desempenho de diagnóstico (100% de sensibilidade, especificidade de 80% para adenomas avançados) [7]. Além disso, mostrámos que a origem das alterações na carcinogénese do cólon campo foi principalmente em alterações de estruturas menores do que aproximadamente 200 nm encontrado dentro topo 600 microns de mucosa retal [3].
De forma a aplicar esta abordagem para câncer de pulmão, como alvo a mucosa (bochecha) bucal uma vez que está bem estabelecida como uma parte do campo de ferimentos causados por tabagismo. Na verdade, o epitélio mordente tem sido referido como “espelho molecular” ou “janela para a alma” da carcinogénese do pulmão [8] – [10]. Neste estudo, nós queríamos avaliar se marcadores LEBS bucais podem discriminar entre os fumantes com e sem câncer de pulmão. Para alcançar este objetivo, utilizamos uma sonda de fibra óptica recentemente desenvolvido LEBS para permitir in situ, interrogatório indolor da mucosa bucal.
Materiais e Métodos
Participantes
Este caso estudo -control foi aprovado pelo Conselho de revisão Institucional da Saúde da NorthShore University. Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito antes da inclusão no estudo. Casos haviam confirmado patologicamente câncer de pulmão primário sem quimioterapia anterior ou radiação. Controles eram tabagistas (atuais ou passados), sem um diagnóstico ou sintomas de câncer de pulmão. leituras LEBS da mucosa bucal foram tomadas a partir da cavidade oral por uma fibra de diâmetro sonda LEBS óptica 3,4 mm, com contacto suave (~ 10 locais avaliados, exigindo cada 250 milissegundos). A Figura 1a mostra a sonda LEBS inserido no mordente por medição da mucosa bucal e a Figura 1b mostra o carrinho portátil que aloja o módulo de aquisição de dados. medições LEBS foram adquiridos por técnicos treinados, enquanto a análise dos dados foi realizada pelos investigadores. Ambos foram cegos para os resultados de patologia no momento da aquisição e análise de dados. Os investigadores tornou-se un-cego apenas para realizar a análise estatística.
(a) LEBS sondado inserido na bochecha para a medição da mucosa bucal. (B) carrinho portátil que abriga a instrumentação de aquisição de dados e software. (C) 3,4 mm de diâmetro de fibra óptica LEBS sonda esquemático. A luz branca a partir de uma fibra de iluminação é dirigido para a amostra. Três fibras de recolha de detectar a intensidade da luz difundida como função do ângulo de iluminação e comprimentos de onda. A inserção mostra uma imagem da matriz de fibra óptica linear.
LEBS Análise de micro /nano-estrutura do tecido
A caracterização do tecido micro /nano-estrutura na carcinogênese campo tem sido detalhado em outro lugar [3], [11]. Nós, portanto, avaliar apenas os princípios básicos necessários neste trabalho. A característica física primária que descreve tanto micro tecido /nano-estrutura, bem como a dispersão de luz detectada pelo LEBS é a função de auto-correlação espacial
B
(
r
) [12], [ ,,,0],13].
B
(
R
) é uma quantidade estatística que quantifica a gama de estruturas que formam uma amostra de tecido específico. A forma de
B
(
R
) pode ser descrita por três parâmetros físicos. é a força de flutuação de tecido heterogeneidade espacial, é o comprimento da escala estrutural característica, e é a forma da distribuição espacial. Usando teoria de espalhamento e transformações matemáticas simples [14], estas três propriedades físicas pode ser relacionada com as propriedades ópticas de dispersão (o coeficiente de dispersão reduzida) e (o factor de anisotropia).
O fenómeno é LEBS uma intensidade coerente pico que se forma devido à heterogeneidade do tecido especificado pelo
B
(
r
). Ao usar iluminação com coerência espacial parcial, LEBS é capaz de segmentar os caminhos de dispersão de luz curtos que retêm informações sobre, e [15] – [18]. Para quantificar a forma do pico LEBS, utilizam-se três parâmetros: aumento empíricos (E, a altura do pico), largura total à meia altura (W), e inclinação espectral (S, a mudança em E por unidade de comprimento de onda). Estes três parâmetros empíricos codificar a informação que nos permite calcular as propriedades ópticas e físicas do tecido biológico.
fibra óptica LEBS sonda instrumentação e marcadores
O projeto ea teoria por trás da sonda LEBS de fibra óptica (montado pela OFS, Avon, CT) foram detalhados em outros lugares [4], [19]. Resumidamente, a sonda LEBS consiste de uma matriz linear de 4 fibras ópticas mostradas na Figura 1C. A primeira fibra proporciona uma iluminação de luz branca sobre a superfície do tecido, e os restantes três fibras de recolha de luz em três ângulos de retroespalhamento (-0,6 °, 0,6 ° 1,12 ° em relação à direcção de incidência). viajar luz através das três fibras de coleta é detectada por um espectrômetro otimizado para comprimentos de onda entre 500 e 700 nm. Por conseguinte, a sonda LEBS mede o sinal de luz retrodifundida como uma função do comprimento de onda e de ângulo. Finalmente, a fim de controlar a iluminação do comprimento de coerência espacial (L
SC) (e, assim, limitar a profundidade de penetração da luz), uma vareta de vidro 9 milímetros espaçador separa as fibras ópticas a partir da superfície do tecido. A mucosa bucal é constituído por uma camada espessa (~500-800 uM) de não-queratinizado epitélio escamoso estratificado. A fim de orientar as células escamosas dentro do top ~100-150 mm de mucosa que interagem mais de perto com o ambiente oral, que restringe o comprimento de coerência espacial para 27 mm a 700 nm de comprimento de onda de iluminação [4], [20].
a fim de caracterizar o sinal LEBS, dois parâmetros empíricos são calculados: a melhoria na θ = 0,6 ° () e a inclinação espectral normalizado (). Estes parâmetros foram escolhidos em parte devido à sua sensibilidade passado para carcinogênese campo colorretal e de pâncreas [6], [7]. Para calcular esses parâmetros primeiro calculamos o espectro resolvido pela média das intensidades em -0.6 ° C e + 0,6 ° menos a intensidade em 1,12 °. O parâmetro é, em seguida, simplesmente a média de 610-690 nm. Em seguida calcula-se a inclinação espectral () usando de uma regressão linear da forma ao longo da gama de comprimentos de onda 610-690 nm. Desde o parâmetro é parcialmente correlacionada com, devemos remover esta dependência, a fim de calcular um marcador independente. Nós, portanto, calcular dividindo por e multiplicando pelo comprimento de onda média:.
Para ganhar uma compreensão mais física da composição do tecido, também derivar as propriedades físicas /ópticos e usando os parâmetros empíricos e. Para fazer isso, começamos com a suposição de que = 0,9 em tecido biológico [21]. Em seguida, usamos equações empíricas formuladas utilizando simulação Monte Carlo para calcular e [22]; e. Antes de aplicar estas equações, o valor foi multiplicado por um primeiro factor de calibração constante de 0,31 a chegar a um acordo entre a experiência e simulação de Monte Carlo. As possíveis razões para a diferença de valor entre a teoria ea experiência são discutidos em Ref. [17].
Uma série de critérios de exclusão de dados foram empregados para garantir a robustez do conjunto de dados. Em primeiro lugar, nós removemos os pacientes cujos valores para um ou estavam fora da faixa [Q
1-1,5 (Q
3-Q
1), Q
3 + 1.5 (Q
3 Q
1)], onde Q
1 e Q
3 são os 25
th e 75
th percentis, respectivamente. Para dados distribuídos normalmente isto corresponde a 2,7 ± desvios padrão. Além disso, foram excluídos os valores de e que foram determinadas para ser não físico para mucosa bucal. Estes critérios foram 1 4 e 0 cm
-1 . Cm
-1
A análise estatística
Os parâmetros empíricos 100 e foram combinados em um único biomarcador de diagnóstico (denominado o marcador LEBS) para prever câncer de pulmão usando uma regressão logística multivariada realizada em MATLAB R2013a. A regra de previsão final é gerado como uma combinação linear de e: (1) em que um
n são coeficientes atribuídos pela função MATLAB ‘mnrfit’. Para caracterizar o desempenho diagnóstico geral foram calculadas a sensibilidade, especificidade e da precisão, gerando a curva ROC (ROC) utilizando a função MATLAB ‘perfcurve’. Contribuições de fatores de confusão (idade, raça, tabagismo /status de álcool e história pessoal e familiar de câncer) em direção ao marcador LEBS foram avaliados através da realização de análise de covariância (ANCOVA) em STATA 8.0.
Para testar a robustez do marcador LEBS que cronologicamente separadas nosso conjunto de dados em um conjunto de treinamento e validação. Os coeficientes para a regra de predição na Eq. 1, bem como o valor óptimo limiar de teste foram desenvolvidas utilizando os doentes no conjunto de treino. Estes valores foram então aplicada ao conjunto de validação cego.
Resultados
características do paciente
Demografia para o nosso estudo são apresentados na Tabela 1. O conjunto de dados total foi de 79 pacientes, dos quais 6 controles não-fumantes não foram incluídos na regra de predição. O conjunto de dados remanescente de 73 pacientes composta de 27 controles de fumar sem câncer de pulmão e 46 pacientes com câncer de pulmão com uma história de fumar. Estes pacientes foram cronologicamente divididos em dois conjuntos de dados de tamanho similar: os primeiros 32 pacientes foram incluídos nos conjuntos de treinamento, e os restantes 47 pacientes (incluindo todos os 6 controles não-fumadores) foram designados para o conjunto de validação cego
Natureza das alterações ópticos que ocorrem no câncer de pulmão carcinogênese campo
a Figura 2 mostra as alterações nas propriedades ópticas e para o conjunto de dados completo. Para medimos um aumento de quase significativo de 16% em valor (P = 0,067). Este aumento indica uma mudança na composição de nano-estrutural no sentido de tamanhos maiores em carcinogênese campo pulmonar. Pois havia aumentar uma significativa 5 vezes em valor (P = 0,014). Esta mudança se deve em parte a um aumento da variância da organização densidade de massa espacial.
(a) distribuição de densidade de massa. (B) Redução do coeficiente de dispersão.
Avaliação do LEBS marcador
O marcador LEBS compósito foi avaliada como uma combinação linear dos parâmetros empíricos e usando os dados no conjunto de treinamento (Eq 0,1). Esta regra de predição foi então aplicada ao conjunto de validação. Os valores do marcador LEBS calculada para os conjuntos de treino e de validação são apresentados na Figura 3A e 3B, respectivamente. Em ambos os conjuntos de treino e de validação, o marcador LEBS serviram como um indicador muito sensível da presença de cancro do pulmão com P 0,001 em cada caso. Além disso, os valores absolutos do marcador LEBS foram consistentes através dos conjuntos de treino e de validação com P = 0,93 entre os grupos de controle do tabagismo e P = 0,96 entre os grupos de câncer de pulmão.
marcador LEBS Composite calculada usando combinação linear de parâmetros LEBS de e mostra alteração altamente significativa (p 0,001) entre os controles fumantes e pacientes com câncer de pulmão em ambos os conjuntos de treinamento e de validação (painéis a e b). c) característica de operação do receptor (ROC) para formação e validações sets. A área sob a curva (AUC) é de 0,95 para o conjunto de treino e 0,89 para o conjunto de validação. A estrela vermelha dupla indica significância estatística ao nível de 0,1%.
Resumindo o potencial diagnóstico do marcador LEBS, a curva ROC (ROC) para os conjuntos de treinamento e validação são apresentados na Figura 3c . O desempenho no conjunto de treinamento foi excelente, com sensibilidade de 94%, especificidade de 80%, e 95% de exatidão global (95% intervalo de confiança de 87% a 100%). Aplicando a mesma regra de predição para o conjunto de validação, obtivemos 79% de sensibilidade, especificidade% 83 e 89% de precisão em geral (95% intervalo de confiança de 79% para 99%). Estas características de desempenho do teste estão resumidos na Tabela 2. A ligeira diminuição no desempenho do conjunto de validação pode ser atribuído em parte ao pequeno número de pacientes em cada conjunto de dados. Apoiar esta reivindicação, notamos que a precisão de cada conjunto de dados está dentro do intervalo de confiança de 95% do outro conjunto de dados.
Influência do tipo de câncer, o estágio eo local
Nós próxima queria avaliar se o desempenho marcadores LEBS bucal seria afetado pelo tipo de câncer, estágio, e localização. Para este fim, nós combinamos a formação e conjuntos de validação, para posterior análise.
Figura 4a mostra os valores de marcação LEBS para pacientes com câncer de pulmão separados de acordo com pacientes de tipo e controle do câncer separados de acordo com o tabagismo. Começamos observando que os controles para fumadores e não fumadores são estatisticamente indistinguível com P = 0,216, sugerindo que tabagismo não altera a morfologia bucal medido pelo LEBS. Em seguida, dividimos os pacientes com câncer em pequenas células (N = 2) e lesões de células não-pequenas (N = 39) com 5 pacientes restantes categorias, devido à histologia desconhecida. Para carcinomas de células pequenas, vimos um aumento no marcador LEBS em relação ao fumar controles (indicando aumento da agressividade), mas devido ao número limitado de pacientes dessa mudança foi insignificante (P = 0,112). Para as lesões de células não-pequenas que compunham a maioria dos doentes com cancro, houve uma correlação altamente significativa (P 0,001) aumento do valor do marcador LEBS. Finalmente, separou ainda mais o grupo carcinoma de células não-pequenas em carcinomas epidermóides (n = 10) e adenocarcinomas (N = 25) com 4 pacientes tipo de cancro desconhecido. Para ambos os carcinomas escamosos e adenocarcinomas, houve um aumento altamente significativo no marcador LEBS (P 0,001).
Composto marcador LEBS separados de acordo com o tipo de cancro (painel A), fase (painel b), e o local ( painel c). A estrela vermelha dupla indica significância estatística ao nível de 0,1%. Em cada painel, um número de pacientes com cancro não foram adicionados aos subgrupos devido a relatórios de patologia incompletos
Figura 4b separa o paciente de cancro de pulmão de acordo com a sua fase de:. Fase EM = 10, Fase II N = 8, fase III N = 10 e Stage IV N = 10 (8 pacientes estágio do câncer foi não classificados). Independentemente do estágio do câncer, o marcador LEBS é um preditor altamente significativo da presença de câncer de pulmão com p≤0.001. Da mesma forma, a Figura 4c mostra que o marcador LEBS é igualmente sensível a lesões encontradas em ambos os lados direito e esquerdo do pulmão (P 0,001 em cada caso).
potenciais fatores de confusão
Para estudar o efeito da fatores de confusão nos nossos resultados, foi realizada uma análise de covariância (ANCOVA) com o marcador LEBS como variável dependente e a presença de neoplasia, tabagismo (maços-anos) história, história álcool, raça, sexo, idade e pessoal e familiar história de cancro como preditores (Tabela 3). Depois de incorporar estes factores de confusão no nosso modelo, o marcador LEBS permaneceu um preditor altamente significativa para a presença de cancro do pulmão com P 0,001. Ao mesmo tempo, cada um dos factores de confusão teve um efeito insignificante (P 0,05). No marcador LEBS
Discussão
Nós demonstramos aqui que a interrogação bucal com LEBS foi capaz para discriminar entre os fumantes com e sem câncer de pulmão concorrente. É importante salientar, bucal LEBS foi capaz de detectar o câncer de pulmão precoce e tardia palco. Além disso, enquanto o conjunto de dados foi modesto, há não parecem ser quaisquer diferenças significativas com base na histologia do tumor. De um ponto de vista diagnóstico, o desempenho parecia excelente com apenas dois marcadores ópticos, evitando assim preocupações de mais de encaixe. Além disso, o uso de um conjunto de validação independente, que é fundamental para qualquer desenvolvimento de biomarcadores, ressaltou a robustez potencial das descobertas.
Do ponto de vista clínico, LEBS pode ajudar a lidar com as ineficiências na triagem atual se aproxima de câncer de pulmão que resultar em resultados de testes mais positivos sendo falsos positivos (-99%). Com efeito, uma vez que a prevalência da doença é baixa, mesmo na população de alto risco (90% dos fumantes nunca vai ter câncer de pulmão), a maioria dos resultados positivos irá revelar-se falso positivo. Assim, utilizando um teste que permite que um subconjunto de pacientes para evitar mais procedimentos invasivos (por exemplo, LDCT) irá enriquecer a população de triagem com os pacientes com maior risco de cancro do pulmão, e, portanto, diminuir o número total de falsos positivos. Por exemplo, Kovalchik e colegas arriscar pacientes estratificadas utilizando um índice clínico relativamente pesado, mostrando uma melhora no número de pacientes necessários para ser examinado, a fim de evitar a morte câncer de um pulmão para pacientes de alto risco (302 em toda a coorte NLST contra 171 e 161 nos dois primeiros quintis de risco, respectivamente) [23]. No entanto, os dois primeiros quintis única abrangeu cerca de dois terços dos casos de câncer, ressaltando assim a troca entre minimizar falsos positivos e maximizando pacientes. Esta preocupação clínica é enfatizada pelo fato de que quando o critério NLST foi aplicada à próstata, pulmão, colo e ovário (PLCO) coorte Cancer Screening Trial apenas 72% dos pacientes com câncer de pulmão teria sido elegível para LDCT [24].
Para melhorar a eficácia do rastreio do cancro, uma abordagem em duas etapas tem sido frequentemente defendido. De acordo com esta abordagem risco de doença do paciente é primeiro avaliada utilizando uma técnica de estratificação do risco minimamente invasiva. Os pacientes considerados de alto risco são então canalizados para procedimentos mais invasivos para confirmação. Por exemplo, no cancro colorectal um teste fecal seguido por colonoscopia ou no cancro do colo do útero um exame de Papanicolaou para decidir quais pacientes precisam de colposcopia. Embora haja uma série de técnicas de estratificação de risco promissores sendo desenvolvidos (incluindo soro e exames de escarro), estes, em geral dependem de detectar quantidades mínimas de circulação ou expectorar produtos de tumor que pode ser bastante desafiador. Portanto, avaliar a carcinogênese campo é particularmente atraente uma vez que reflecte as complexas interações entre a genética do paciente e o insulto ambiental (tabagismo, qualidade do ar, etc). Tais interações podem determinar por que apenas uma pequena fração dos fumantes nunca desenvolvem câncer de pulmão.
O cancro do pulmão resume o efeito de campo de carcinogênese. Este conceito pressupõe que o meio compartilhado genotóxico (ambos ambiente /fumar e genética) que resulte numa lesão neoplásica focal no pulmão também promove difusamente um aumento da taxa mutacional ( “campo fértil”), que, em seguida, estocasticamente leva a tumores. Na verdade, toda a mucosa aero-digestivo está “condenado” por exposição ao tabaco e, assim, pacientes com câncer de pulmão são também em risco de oro-faringe, cânceres de pulmão primário escamosas e segundo esofágicas. Isto está bem estabelecida na mucosa brônquica com alterações em EGFR, p53, gene de metilação, etc tendo sido observado anteriormente [25]. Além disso, tem havido numerosos estudos de expressão gênica em alterações induzidas pelo tabagismo na transcriptosome brônquica [26], [27]. É importante ressaltar que, enquanto algumas dessas mudanças revertida com a cessação do tabagismo, outros eram irreversíveis em consonância com o risco a longo prazo em ex-fumantes.
Embora o conceito de carcinogênese de campo tem sido estabelecido, só recentemente é que foi explorado para diagnóstico. Por exemplo, em um relatório do marco por Spira e seus colegas, eles notaram um painel de 80 genes obtidos a partir dos brônquio fonte direito normais teve 80% de sensibilidade e especificidade de 84% para discriminar entre os controles e cânceres [8]. Mais recentemente, Blomquist e seus colegas usaram um conjunto de 14 genes de mucosa brônquica e alcançou uma AUC de 0,82-0,87 para discriminar controle de fumantes de pessoas com câncer [28]. Assim, estudos anteriores demonstraram o potencial relevância clínica do ensaio carcinogênese de campo.
Do ponto de vista teleológico, avaliação de campo carcinogênese representa uma abordagem atraente para análise de risco de pulmão. Especificamente, enquanto o tabagismo é responsável pela grande maioria de cancro do pulmão, apenas uma pequena proporção de fumantes (~ 10%) nunca vai desenvolver câncer de pulmão. Enquanto parte desta é determinada por fatores tabagismo (intensidade, duração), esta é apenas uma parte do problema, uma vez fatores do hospedeiro são fundamentais para determinar a capacidade de resposta neoplásica ao insulto cancerígenos da fumaça do cigarro. Fatores como história familiar, sexo, polimorfismos em genes (especialmente aqueles de alta prevalência, polimorfismos genéticos de baixa penetrância para metabolizar o agente cancerígeno), e marcadores de danos nos tecidos (DPOC etc) estão bem estabelecidos para ser correlacionados como modificadores de risco de câncer de pulmão ambiental . carcinogênese campo é particularmente atraente uma vez que reflecte as complexas interações entre fatores de risco ambientais e susceptibilidade do hospedeiro.
Para técnicas usando carcinogênese campo para ser viável para o rastreio de toda a população, é necessária uma abordagem menos intrusiva. A este respeito, verificou-se que as alterações induzidas pelo tabagismo em transcriptosome epitelial brônquica, também poderia ser detectado na mucosa bucal embora este foi obscurecidos por RNases salivares [27]. Além disso, a análise da mucosa bucal para a expressão P1 glutationa S-transferase, metilação p16 ou perda de alelos (9p21, 17p13 e 5q21) discriminou entre fumantes com e sem câncer de pulmão concomitante [29]. Estas conclusões foram espelhados do ponto de vista ultra-estrutural com textura bucal epitelial nuclear (coloração de Feulgen-tionina específicas do DNA digitalizado com uma alta resolução citômetro) ou organização celular com microscopia onda espectroscópica parcial [30].
enquanto os nossos dados LEBS bucal é biologicamente baseia-se nos resultados das técnicas discutidas acima, o uso da óptica tem algumas vantagens potenciais importantes. Em primeiro lugar, a abordagem é particularmente poderoso devido à sua facilidade de uso e conveniência, especialmente com a sonda óptica LEBS minimamente invasiva 3,4 mm de fibra. Além disso, pode haver vantagens particulares no que diz respeito a olhar para micro tecido /nano-arquitetura. Por exemplo, em praticamente todos os tipos de câncer que o nosso grupo tem estudado (cólon [3], [7], [11], pâncreas [3], [11], e agora pulmão) temos visto um aumento na distribuição da densidade de massa . O fato de que este tecido alterações de propriedade no mesmo sentido em toda órgãos na carcinogênese de campo apesar de ter bastante diferente composição genética /epigenética pode representar uma via comum na progressão do cancro precoce. Com efeito, o facto de uma magnitude similar do marcador LEBS foi visto independentemente da histologia do cancro do pulmão, apesar de ter diferentes lesões precursoras apoia essa ideia (embora nós reconhecemos que esta é muito especulativo, neste ponto).
Enquanto o biológico fundamentos da carcinogénese campo ainda permanece incompreendida, o parâmetro óptico fornece insights fundamentais no tecido micro-estrutura. Uma discussão completa sobre a ligação entre propriedades ópticas e micro tecido /nano-estrutura está além do escopo deste relatório clínico, mas foi detalhado anteriormente [3], [12]. Resumidamente, o aumento no valor de indica uma mudança na estrutura do tecido em direcção tamanhos maiores. Exemplos de processos que podem conduzir a uma tal mudança incluem condensação da cromatina no núcleo ou fibra de colagénio de ligação cruzada na matriz extracelular. Na verdade, não tem menção de que muitas das alterações físicas associadas a carcinogênese de campo também são reconhecidas marcas da transformação neoplásica. Por exemplo, quando o seu valor é menor do que 3, representa a dimensão fractal de massa, um parâmetro físico que está bem estabelecido para o diagnóstico e prognóstico [31] câncer.
Há algumas limitações deste estudo que devem ser reconhecidos . Primeiro, o tamanho modesto deste estudo de caso-controle não pode fornecer uma determinação definitiva do desempenho diagnóstico, mas sim demonstra uma primeira prova de princípio.